실험을 수정할 것을 제안할 수 있습니다. 1에서 10까지의 숫자가 있는 상자 10개, 흰색 공 100개, 검은색 공 100개가 있다고 가정해 보겠습니다(숫자 10과 100은 통상적으로 사용됨). 공은 어떻게 든 상자에 배열 된 다음 각 상자에 공이 몇 개 있는지 살펴보고 배열 알고리즘에 규칙이 있는지, 즉 어떤 숫자의 상자에서 특정 색상의 공이 우세한지 이해하려고합니다.
따라서 각 공 (두 가지 색상의)을 서랍 중 하나에 0.1의 동일한 확률로 무작위로 넣으면 결국 색상 비율에 균일 성이 없습니다! 거의 항상 거의 모든 흰색과 거의 모든 검은 색이있는 상자가 있습니다. 그리고 문제는 DSP의 품질이 전혀 문제가 아니며 실제 양자 DSP를 사용하면 모든 것이 동일합니다. 이는 확률적 무작위성의 본질에 관한 것입니다. 불규칙성은 항상 존재하지만 다음 레이아웃에서 발견될 상자의 수는 절대 예측할 수 없습니다. 앞의 예에서 요일과 시간도 마찬가지입니다(요일은 상자 번호의 아날로그입니다).
이를 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 실제로 불균일성이 동일한 확률에서보다 훨씬 더 크다는 것을 보여 주려고 노력합니다. 이것은 일종의 통계적 테스트를 통해 이루어집니다. 또는 불균일성이 작더라도 노이즈로 인해 약하게 나타나는 규칙성 때문인지 확인합니다. 그러나 그것은 믿음과 실천의 문제이며 그것이 효과가 있다면 괜찮습니다.
아이디어에 관한 것이라면 어디서 10,000개를 얻을 수 있을까요? 그렇게 많은 시계열을 원하시나요? 너무 많아서 합리적이지 않습니다.
다른 도구를 사용하여 퀀텀 세그먼트의 몇 퍼센트가 계속 효과적인지 확인해 보세요.
이렇게 하면 여러 도구에서 공통적인 패턴을 확인할 수 있습니다.
왜 다른 도구일까요? 하나에서 할 수 있습니다.
더 적게 할 수도 있고, 차이가 없더라도 너무 적어도 안 됩니다(작음의 강도는 직관적이고 경험적으로 결정됩니다).
시뮬레이션 횟수가 많을수록 결과의 평균이 높아집니다. 바이어스는 트라도프의 변형입니다.
즉, 시뮬레이션 횟수의 임계값에 도달하면 쿼트래픽은 수익 추출 측면에서 더 이상 유용하지 않게 되고 너무 평균화됩니다. 즉, 거의 동일한 중요성을 갖게 됩니다. 이것은 시장이 정말 무작위적인 경우입니다. 그 단계에 도달하면 실제로 시장을 무작위라고 간주하게 됩니다. 아니면 칩 가치 번들이 비효율적이겠죠.
더 적어도 상관없지만 너무 적어도 상관없습니다(작음의 강도는 직관적이고 경험적으로 결정됩니다).
시뮬레이션 횟수가 많을수록 결과의 평균이 높아집니다. 바이어스는 트레이도프의 변형입니다.
즉, 시뮬레이션의 특정 임계값에 도달하면 콰트로그램은 수익 추출 측면에서 더 이상 유용하지 않게 되고 너무 평균화됩니다. 이는 시장이 정말 무작위적인 경우입니다. 그 단계에 도달하면 실제로 시장이 무작위적이라고 간주하게 됩니다. 아니면 칩 기호 번들이 비효율적일 수도 있습니다.
건강한 사람의 정상적인 몬테카를로가 될 것입니다 )
제가 알기로는 본질적으로 다음과 같이 제안합니다:
원본 샘플에서 양자화 세그먼트를 찾고 그 위에 전체 샘플에 대한 양자화 격자를 만듭니다.
원본과 특성이 비슷한 기호를 n 번 생성합니다.
생성된 심볼의 수만큼 샘플을 만듭니다.
1번의 표를 사용하여 n개의 샘플에서 양자 세그먼트를 검색합니다.
생성된 샘플에서 원래 샘플과 비교하여 몇 개의 양자 세그먼트가 발견되었는지 세어봅니다.
샘플이 수십 개가 될 수도 있지만:
1. 원본과 정말 유사한 심볼을 생성하는 방법을 전혀 알지 못하며 도구도 없습니다.
2. 양자 세그먼트 범위에서 "히트"가 많고, 적을 경우 결과를 어떻게 해석할 수 있을까요?
어떤 일을 하시나요? 배경이 어떻게 되셨나요? 이 일을 시작하게 된 계기는 무엇인가요?
남자는 자신의 즐거움을 위해 살죠. 그의 방식에 간섭하지 마세요.
잘 포함 )
이것은 주제의 연속입니다
트레이딩, 자동매매 시스템 및 테스트 트레이딩 전략에 관한 포럼
트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩
알렉세이 니콜라예프, 2023.08.17 17:45 PM
실험을 수정할 것을 제안할 수 있습니다. 1에서 10까지의 숫자가 있는 상자 10개, 흰색 공 100개, 검은색 공 100개가 있다고 가정해 보겠습니다(숫자 10과 100은 통상적으로 사용됨). 공은 어떻게 든 상자에 배열 된 다음 각 상자에 공이 몇 개 있는지 살펴보고 배열 알고리즘에 규칙이 있는지, 즉 어떤 숫자의 상자에서 특정 색상의 공이 우세한지 이해하려고합니다.
따라서 각 공 (두 가지 색상의)을 서랍 중 하나에 0.1의 동일한 확률로 무작위로 넣으면 결국 색상 비율에 균일 성이 없습니다! 거의 항상 거의 모든 흰색과 거의 모든 검은 색이있는 상자가 있습니다. 그리고 문제는 DSP의 품질이 전혀 문제가 아니며 실제 양자 DSP를 사용하면 모든 것이 동일합니다. 이는 확률적 무작위성의 본질에 관한 것입니다. 불규칙성은 항상 존재하지만 다음 레이아웃에서 발견될 상자의 수는 절대 예측할 수 없습니다. 앞의 예에서 요일과 시간도 마찬가지입니다(요일은 상자 번호의 아날로그입니다).
이를 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 실제로 불균일성이 동일한 확률에서보다 훨씬 더 크다는 것을 보여 주려고 노력합니다. 이것은 일종의 통계적 테스트를 통해 이루어집니다. 또는 불균일성이 작더라도 노이즈로 인해 약하게 나타나는 규칙성 때문인지 확인합니다. 그러나 그것은 믿음과 실천의 문제이며 그것이 효과가 있다면 괜찮습니다.
박스 숫자(요일)가 여러분의 퀀타에 대한 비유라는 점을 분명히 이해하셨기를 바랍니다.
테마의 연속입니다.
대상을 변경해야 하는 이유는 무엇인가요?
원래의 셔플 계열의 다양한 변형을 가져와서 새로운 목표를 계산해야 합니다.
그런 다음 1만 번의 시뮬레이션을 실행하고 최상의 평균 사분위수를 찾아 원래의 사분위수와 비교합니다.
SanSanych, mt-R 패키지가 Linux에서 작동할 가능성이 있나요? 리눅스에서 직접 설치하는 경우와 와인을 통해 설치하는 경우를 모두 의미합니다(아직 시도해 보지 않았습니다).
관심 있는 이유는 러시아에 대한 창을 닫을 예정이기 때문입니다.
SanSanych, mt-R 패키지가 Linux에서 작동할 가능성이 있나요? 리눅스에서 직접 설치하는 방법과 와인을 통해 설치하는 방법(아직 이 방법을 시도해 본 적은 없습니다)을 모두 의미합니다.
관심 있는 이유는 러시아에 대한 창을 닫을 예정이기 때문입니다.
다른 옵션에 비해 이 패키지의 장점은 무엇인가요?
타겟을 변경하는 이유
원래 셔플 시리즈의 다양한 변형을 가져와 새로운 대상을 계산해야 합니다.
그런 다음 1만 번의 시뮬레이션을 실행하고 평균적으로 더 나은 쿼 세그먼트를 살펴보고 원본과 비교합니다.
문맥을 이해하지 못하셨군요. 그런 얘기가 아닙니다.
당신의 아이디어에 대해 말하자면, 어디서 10,000을 얻습니까 - 그렇게 많은 시계열을 원하십니까? 그건 너무 많아서 합리적이지 않습니다.
다른 도구를 사용하여 정량화된 세그먼트의 몇 퍼센트가 계속 효과적인지 확인하는 것도 한 가지 방법입니다.
이렇게 하면 다양한 도구에서 공통적인 패턴을 발견할 수 있습니다.
문맥을 잃어버렸습니다. 다른 것에 관한 것이었습니다.
아이디어에 관한 것이라면 어디서 10,000개를 얻을 수 있을까요? 그렇게 많은 시계열을 원하시나요? 너무 많아서 합리적이지 않습니다.
다른 도구를 사용하여 퀀텀 세그먼트의 몇 퍼센트가 계속 효과적인지 확인해 보세요.
이렇게 하면 여러 도구에서 공통적인 패턴을 확인할 수 있습니다.
왜 다른 도구일까요? 하나에서 할 수 있습니다.
더 적게 할 수도 있고, 차이가 없더라도 너무 적어도 안 됩니다(작음의 강도는 직관적이고 경험적으로 결정됩니다).
시뮬레이션 횟수가 많을수록 결과의 평균이 높아집니다. 바이어스는 트라도프의 변형입니다.
즉, 시뮬레이션 횟수의 임계값에 도달하면 쿼트래픽은 수익 추출 측면에서 더 이상 유용하지 않게 되고 너무 평균화됩니다. 즉, 거의 동일한 중요성을 갖게 됩니다. 이것은 시장이 정말 무작위적인 경우입니다. 그 단계에 도달하면 실제로 시장을 무작위라고 간주하게 됩니다. 아니면 칩 가치 번들이 비효율적이겠죠.
건강한 사람의 정상적인 몬테카를로가 될 것입니다 )
SanSanych, mt-R 패키지가 Linux에서 작동할 가능성이 있나요? 리눅스에서 직접 설치하는 방법과 와인을 통해 설치하는 방법(아직 이 방법을 시도해 본 적은 없습니다)을 모두 의미합니다.
관심 있는 이유는 러시아에 대한 창을 닫을 예정이기 때문입니다.
뉴스를 살펴보니 W10 및 W11 배포판 다운로드에 대한 1 년 제한이 2022 년 말에 제거되는 것으로 보입니다. 어딘가에 업데이트가 있나요?
다른 건 필요 없고, 하나만 사용해도 됩니다.
더 적어도 상관없지만 너무 적어도 상관없습니다(작음의 강도는 직관적이고 경험적으로 결정됩니다).
시뮬레이션 횟수가 많을수록 결과의 평균이 높아집니다. 바이어스는 트레이도프의 변형입니다.
즉, 시뮬레이션의 특정 임계값에 도달하면 콰트로그램은 수익 추출 측면에서 더 이상 유용하지 않게 되고 너무 평균화됩니다. 이는 시장이 정말 무작위적인 경우입니다. 그 단계에 도달하면 실제로 시장이 무작위적이라고 간주하게 됩니다. 아니면 칩 기호 번들이 비효율적일 수도 있습니다.
건강한 사람의 정상적인 몬테카를로가 될 것입니다 )
제가 알기로는 본질적으로 다음과 같이 제안합니다:
샘플이 수십 개가 될 수도 있지만:
1. 원본과 정말 유사한 심볼을 생성하는 방법을 전혀 알지 못하며 도구도 없습니다.
2. 양자 세그먼트 범위에서 "히트"가 많고, 적을 경우 결과를 어떻게 해석할 수 있을까요?
해당 패키지는 dll에서 실행됩니다.
뉴스를 살펴보니 W10 및 W11 배포판 다운로드에 대한 제한이 1년간만 적용됩니다. 그리고 2022년 말에 제거된다는 소식도 있습니다. 어딘가에 업데이트가 있나요?
기업 고객의 경우 활성화가 키로 꺼질 것이라고 합니다.